A New Implementation Method of Wavelet Packet Transform Differential Protection for Power Transformers
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an innovative implementation of the wavelet packet transform using Butterworth passive filters for differential protection of power transformers. The proposed implementation is based on designing cascaded stages of high pass 3rd order Butterworth filters with cut-off frequencies identical to the cut-off frequencies of wavelet packet transform associated digital quadrature mirror filters. These high pass filters are designed to extract the second level high frequency components present in the three-phase differential currents. The extraction of these frequency components is required in order to detect and classify transients in three-phase power transformers. The output of the designed Butterworth high pass filters is utilized to initiate a trip signal in case of internal fault currents. The 3rd order Butterworth high pass filters are designed to simplify their practical implementation as well as their integration with the differential protective relay for the tested power transformer. Different magnetizing inrush, through-fault and internal fault currents are investigated for different loading conditions. Performances of the proposed Butterworth passive filter-based differential relay are compared with those of the digital wavelet packet transform-based relay. Comparison results show that the Butterworth filter wavelet packet transform-based differential relay is able to provide a low cost good diagnosis and fast responses to internal fault currents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».